机器学习中 sigmoid函数是干什么的

Sigmoid函数是一种常用的非线性激活函数，通常用来将输入映射到一个0到1之间的输出。在机器学习中，sigmoid函数经常被用来将神经网络的输出限制在0到1之间，这样可以将其解释为概率值。例如，在二分类问题中，sigmoid函数可以将神经网络输出的实数值转换为0或1的概率值，从而方便计算损失函数并进行反向传播。此外，sigmoid函数还常用于计算神经网络的梯度，因为它的导数可以用sigmoid函数本身来表示，这样可以简化计算。